研究动向
关于 AI 与研究工作流的方法论
技术见解、研究方法与实战案例——把 AI 放进社科研究方法论的每一步。
从具体任务开始：Stata 分析、Zotero 文献阅读，或先核对数据处理范围。
给社科研究者的 LaTeX 指南（不写代码版）
LaTeX 学不明白，也能用来排论文。从我十余次从入门到放弃的经历说起，聊聊 LaTeX 到底有什么用，TeX Live / MacTeX + VS Code、Overleaf 和 Agent Driven 三种方案分别适合做什么，以及怎样把材料和排版要求交给 Agent，围绕成稿继续修改。
关键词：LaTeX 入门；社科论文排版；Overleaf；论文写作工具；参考文献管理
阅读全文 →用 AI 协助数据清洗与合并：先核对键、重复和未匹配记录
两张表合并成功，并不说明键值、重复记录和样本范围正确。本指南用自产模拟企业年度表与地区对照表，说明怎样规范化字段、区分完全重复与键冲突、保留缺失和未匹配记录，并逐行核对处理依据。配套案例提供 Python 与 Stata 独立实算、原始模拟 CSV、审计表、清洗结果和完整复做包。
关键词：AI 数据清洗；Stata 合并数据；重复记录；合并键；Marx Max
阅读全文 →把 Stata 回归结果整理成可编辑的 Word 表格
回归结果需要同时保留数字、模型条件和可继续修改的版式。本指南用相同 74 个观测上的两个实际 Stata 回归，说明怎样把系数、稳健标准误、样本量与表注整理成原生 Word 表格，核对显示精度，并保留 CSV、do-file 和日志。配套案例提供已生成的 Word、实际预览和完整复做包。
关键词：Stata 导出 Word；回归结果表；可编辑表格；稳健标准误；Marx Max
阅读全文 →用 RSS 持续关注学术期刊：从发现新论文开始
文献检索能够帮助研究者围绕具体问题寻找已有成果，但研究也需要持续关注新的论文与工作论文。面对分散在不同网站的学术期刊，RSS 提供了一种由研究者自主选择来源、集中查看更新的方式。本文介绍 RSS 的基本原理，讨论如何根据研究方向组合订阅来源，以及如何从新论文的题名、摘要和出版信息判断进一步阅读的必要性。同时介绍 Marx Max 论文订阅功能的设计思路，说明如何将来源管理、更新浏览和阅读状态放在同一个工作环境中，并讨论 RSS 在内容覆盖、全文访问和文献筛选方面的限制。
关键词：RSS；论文订阅；学术期刊；NBER 工作论文；文献追踪；中国知网
阅读全文 →MCMC 接受率高就好吗？用三种步长对照同一个后验
随机游走 Metropolis 的提议步长会改变有限链的探索方式。本指南用具有解析参照的一维后验，比较三种步长的轨迹、接受率、均值与分散程度，解释为什么拒绝后的状态必须保留、舍去前段不等于收敛，并提供全部状态、实际程序和下载复做包。
关键词：MCMC 教学；Metropolis 步长；后验抽样；接受率；收敛诊断
阅读全文 →异方差与稳健标准误：在同一份数据上比较 Python 和 Stata
换成稳健标准误时，改变的是协方差估计，而不是 OLS 系数。本指南用同一份 500 行模拟数据说明普通与 HC1 标准误、区间和 p 值的区别，提供 Python 与 Stata 的独立实算对照及下载复做包，并明确异方差、内生性和观测相关不能混为同一种问题。
关键词：异方差；稳健标准误；HC1；Stata vce(robust)；OLS 推断
阅读全文 →用 Marx Max 做公开数据分析：从 World Bank 指标到可复做成果
公开数据分析从指标口径与来源开始，不能止于一张图。以六国 GDP 增长与失业率变化为例，说明如何提出明确任务、保存官方 API 快照、检查年份与缺失、核对 Python 和 Stata 输出，并下载数据、代码、图表和复做说明。
关键词：World Bank 数据；AI 公开数据分析；Python 与 Stata；奥肯关系；可复做成果
阅读全文 →用 Marx Max 准备 Beamer 论文汇报：从提纲到 PDF
Beamer 报告需要同时组织研究内容与可编译的 LaTeX 源码。本指南说明怎样准备论文和笔记、确认汇报提纲、区分作者结论与自己的讨论、保留源码和依赖，并检查最终 PDF；配套案例提供已公开的 25 页中文报告预览和 PDF 下载。
关键词：Beamer 论文汇报；AI 制作学术报告；LaTeX 演示文稿；组会 PDF；Marx Max
阅读全文 →在 Marx Max 中使用 AI，研究数据会去哪里？
研究文件保存在本机，与 AI 处理时是否传输内容，是两个不同的问题。本文按当前 Marx Max 的工作方式，区分本地文件与计算、发送给模型的对话和工具结果、Planar 云端计划，以及 Zotero 自身同步；说明如何围绕任务限定读取范围，并明确模型训练、保存期限和删除条件需要另外核对。
关键词：AI 科研数据；本地文件；模型数据传输；Zotero 同步；Marx Max
阅读全文 →在不可计划中计划
科研很难在开始时排定完整路径：新的文献、数据问题和模型结果，都可能让工作返回前一步。只有待办与完成两种状态的清单，容易留下任务已经做过的记录，却难以说明哪些判断需要重新打开。本文从这一矛盾出发，讨论把反馈、成果依赖和人机分工放进研究计划的设计。通过一个明确的实证分析示例，文章解释怎样将模型阶段发现的问题带回样本处理，保留仍然有效的工作，并重新检查受影响的结果。Planar 正在接入 Marx Max，设计重点是让人和 AI 围绕同一份计划推进：AI 处理具体工作，人参与关键判断，反馈决定下一步。
关键词：科研任务管理；Planar；科研 TODO；人机协作；研究反馈循环
阅读全文 →在 Marx Max 中使用 Zotero：从指定文献到有来源的笔记与引用
论文已经放进 Zotero，怎样让 AI 帮助查找、阅读和整理？本指南说明 Marx Max 如何使用本地文库，区分题录、子笔记与 PDF 附件，给出围绕指定文献提出阅读任务和核对依据的方法，并介绍参考文献格式与新增笔记的使用条件。找到条目、读到全文和确认观点有依据，是需要分别完成的步骤。
关键词：Zotero 使用指南；AI 文献阅读；文献笔记；参考文献；Marx Max
阅读全文 →不要把 AI 的 beta 当作自己的 alpha
借助 AI 拿到代码、回归结果和完整文字，能够改善一项工作的交付，却不足以说明使用者已经掌握了其中的方法。本文关注一种使用方式：遇到不理解的选择时，把问题继续交给 AI，得到答案后便停止追问，最终把工具贡献当成自己的能力。文章区分尚未学会与跳过学习，讨论解释、核对和调整分析怎样关系到个人理解。高中数学实验的观察与向科研的推论分别表述，模型比较仅作假设例子；结尾提出在具体疑问中继续理解和核对的协作思路。AI 可以帮工作向前推进，个人能力的积累则要看我们在过程中具体想明白了什么。
关键词：AI 辅助科研；个人能力；独立思考；AI 与学习；科研判断
阅读全文 →在 Marx Max 中使用 Stata：从分析需求到代码与结果
已有 Stata、数据和 do-file，怎样让 AI 协助分析？本指南从连接本机 Stata 入手，用自带 auto 数据说明如何提出任务、比较两个模型、核对实际输出和处理报错，再介绍如何保存可继续修改与复做的代码、日志和结果。示例命令已通过独立的官方 PyStata 运行核对；自己的研究仍需确认数据、样本和模型条件。
关键词：Stata 使用指南；AI 辅助数据分析；do-file；回归结果核查；Marx Max
阅读全文 →通路的代码可能走上错误的路
AI 能写代码、跑回归，也能在分析中改变样本、变量和模型，影响最后得到的结论。Sant’Anna 最近分享的使用经历，以及《The Agentic Garden of Forking Paths》《Do Claude Code and Codex P-Hack?》两项研究，让这个问题变得具体：同样的数据，为什么会产生不同甚至相反的结果？本文讨论研究者的预期如何进入模型探索与结果选择，区分程序出错、合理的分析分歧和按结果挑选设定，并用模型比较的例子解释这些变化怎样影响研究含义。AI 降低了尝试不同分析的成本；当搜索过程被隐去、结果按预期挑选时，风险就可能涉及学术不端，而不只是程序出错。
关键词：AI 数据分析；AI 实证研究；AI p-hacking；选择性报告；研究者自由度
阅读全文 →科研中的 AI Persona，应该怎么选？
适合科研的 AI Persona，取决于研究者当前需要学会什么、判断什么，以及能够独立核对哪些结果。本文区分正在学习方法的学生、开始独立研究的博士生与早期研究者、熟悉领域的资深研究者，讨论教学助理、方法讨论者和任务型研究助理等协作角色的适用条件。结合角色提示、学习与模型顺从行为的研究，文章说明专家头衔为何不能保证准确性，并提供角色约定示例和检查方法，帮助研究者按任务调整解释深度、提问方式与交付要求。
关键词：科研 AI Persona；AI 角色设定；研究生 AI 使用；科研提示词；人机协作
阅读全文 →AI 能进行文献检索吗？
AI 能够进行文献检索，但需要通过工具取得真实题录或文本，不能把生成的参考文献名单直接当作检索结果。虚构引用会削弱论证依据，用于研究成果还可能涉及学术不端。本文比较在线学术来源、专门的 AI 检索服务和本地文献库三条路径，介绍 Wiley、CNKI-MCP、Elicit、OpenAlex、Semantic Scholar、Crossref 与 Zotero-MCP 的用途和访问边界，并回答全文获取、DOI 查找与本地文库覆盖等常见问题。最后说明这些检索与阅读任务如何在 Marx Max 中围绕同一个研究问题继续展开。
关键词：AI 文献检索；文献检索 MCP；Wiley Scholar Gateway；CNKI-MCP；Zotero-MCP
阅读全文 →组会就在眼前，如何用半小时做好组会 PPT？
Marx Max 已支持制作可编辑的 PPT，可以根据项目中的论文、阅读笔记和研究材料，协助组织汇报内容、生成演示文稿并继续修改。面对论文已经读完、组会 PPT 却还没准备的情况，本文给出一份半小时的准备安排：先明确本次要讲的问题，再让 AI 整理内容并制作初稿，最后核对关键证据和试讲。文末展示《AI Agents for Economic Research》的实际组会汇报案例，提供查看成果与在 Marx Max 中尝试的入口。
关键词：Marx Max 制作 PPT；AI 生成 PPT；组会 PPT；论文汇报；学术演示文稿
阅读全文 →在计量经济学教学中使用 Marx Max
计量经济学课堂可以借助 AI 生成并运行代码，把抽象概念变成学生看得见的差异。这份指南用三个案例展开：Python 模拟展示 OLS 在单次估计与重复抽样中的不同表现；Stata 汽车数据以价格与燃油效率的负向关系，连接回归系数与经济解释；MCMC 则在同一后验目标下比较三种步长，说明接受率、轨迹与分布近似的关系。每例提供可交给 AI 的提示词，并结合模型公式、回归截图与模拟图表展开推理，配套 Python 和 Stata 代码供复做与核对。
关键词：计量经济学教学；OLS 抽样分布；Stata 回归系数；MCMC 教学；贝叶斯回归
阅读全文 →AI 进入实证研究，难在哪里
AI 参与实证研究的困难，涉及研究问题、数据处理、模型设定与结果解释之间的关系。本文直接从这些工作要求展开，讨论如何明确执行条件、保留数据含义、区分程序反馈与经验验证，以及组织有效的人机分工。以政策与企业研发投入的说明性任务为例，文章分析样本变化、模型比较、人工修改和可重复计算需要怎样的依据，并说明 Marx Max 围绕实证分析组织协作的设计方向，以可继续使用的成果和完整任务的劳动量检验工具价值。
关键词：AI 实证研究；科研工作流；因果推断；研究数据处理；人机协同
阅读全文 →为什么 Marx Max 适合在科研中使用
开发任务通常可以围绕明确目标组织实现，而研究需要在观察、计算与比较中不断尝试，调整下一步分析。本文以这一工作方式的差异为起点，说明 Marx Max 为什么将需求讨论、可编辑代码和计算结果放在同一工作区。通过基础模型与控制变量模型的比较，文章展开分阶段探索、人工参与和可重复计算的设计理由，并讨论如何保留样本与设定的依据，让 AI 协助具体工作、研究者据证据决定方向，以完整任务的实际效率检验产品价值。
关键词：AI科研工作台；科研工作流；人机协同；实证研究；可重复研究
阅读全文 →AI 能复现一篇实证论文吗？
拿到一篇实证论文的数据与代码，AI 能否重新得到论文中的结果？这需要找到正确的运行入口、核对数据与环境、执行程序，并逐项比较图表。本文以美国经济学会负责数据与代码检查的编辑团队（AEA Data Editor）的公开复现模板为例，讨论 AI 在这些环节能够承担的工作，以及需要研究者审核的判断。通过回归结果不一致的例子，文章说明如何追查差异、记录修改和报告无法验证的部分，并介绍作者准备复现包时应提供的信息。计算结果能够重现，与研究结论是否可信、能否在新数据中成立，是需要分别检验的问题。
关键词：AI 论文复现；实证论文复现；AEA Data Editor；计算可复现性；论文复现包
阅读全文 →Marx Max 从何而来？
从个人研究中使用的终端、Stata-MCP 和 Zotero-MCP，到希望让更多研究者用得上的 AI 工作台，Marx Max 的起点是工具配置和研究流程中的实际困难。本文回顾产品雏形与命名经过，讲述马克思、韦伯及普朗克如何进入作者的思考，并说明这个名字承载的期待：让工具协助找材料、跑代码和接续讨论，同时把研究问题、方法选择与结果解释留给研究者。
关键词：Marx Max；AI科研工作台；卡尔·马克思；马克斯·韦伯；学术是一种志业
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